(서울=연합뉴스) 계승현 기자 = 인공지능(AI) 의료기기 기업 뷰노는 최대 12시간 전에 패혈증 발생을 예측하는 알고리즘을 개발했다고 28일 밝혔다.
패혈증 예측 정확도를 높이기 위해서는 의료현장에서 누락되는 데이터 예측이 필수적이다. 기존에는 단일변수만을 고려하는 '순환신경망'(RNN) 기술이 주로 사용돼왔다.
그러나 이번 연구를 수행한 뷰노 생체신호팀은 누락 데이터 예측을 위해 '그래프 합성곱 신경망'(GCN) 기술을 적용해 다양한 변수 간의 상관관계를 분석했다. 그 결과 기존 패혈증 예측법 대비 민감도와 특이도 등을 종합적으로 나타내는 AUROC와 AUPRC 수치가 각각 3%, 18% 향상됐다.
해당 알고리즘은 6만명 이상의 중환자 전자건강기록(EHR) 데이터를 활용해 학습했다.
뷰노는 이 알고리즘이 패혈증 예측을 위한 기술로 개발돼 실제 의료현장에 도입되면 패혈증 발생 사전 대응에 도움이 될 것으로 기대한다.
뷰노는 해당 연구 논문을 '세계중환자의학회지'(CCM)에 게재했다.
패혈증은 중환자실 내 가장 흔한 질환 중 하나로, 몸 안에 침입한 다양한 미생물이 일으키는 중증 감염이다. 발열이나 저체온, 빠른 맥박과 호흡, 백혈구 수 증가 등을 유발한다.
조기진단 및 적절한 치료를 이른 시일 내에 시행하지 않으면 신체 각 부분의 기능 장애, 장기 부전과 쇼크 등을 일으키고 심각한 경우 사망까지 이를 수 있다.
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